Как корректно определить, какое из изображений содержит меньше шумов?

Question

[esc]

Сравниваю одинаковые изображения, но с разным качеством (снято в разных условиях, пожато с разными потерями). Хочу вычислить лучшее качества.


Например:





Контрастность и количество цветов выше у нижнего (спасибо шумам). Может кто-то подскажет более интеллектуальные алгоритмы? (эталона нет, исходные данные только такие).

Answer 1

[shipovalov]

на взгляд, не профессионала, верхнее выглядит лучше

Comments

[esc]

Понятно, что лучше. Но это нужно определить программно;)

Answer 2

[Maxim Kuzovlev]

Я бы порекомендовал посмотреть в сторону алгоритмов шумоподавления, возможно там есть метрики для определения зашумленности изображения. Например вот эта статья.

Answer 3

[Infthi]

ну я бы попробовал находить разность картинок с картинками, обработанными шумоподавителями (примитивный вариант — блюр) — у зашумленной по идее разность будет больше.

Comments

[esc]

Добравил еще пример, где это результата не даст.

[Infthi]

Ну хороший, умный шумоподавитель по идее должен подавить шум, не особо повредив мелкие детали (мои знания, увы, ограничиваются k nearest neighbours/non-local means — но они так в принципе умели), а после этого можно поиграть с сравнением общей контрастности изображения

[esc]

У нижней картинки шумов еще меньше, чем на верхней. Т.е. по результату наличия шумов она выйдет точно лучше средней. А моя задача — не шумы найти, а выбрать лучший вариант из предложенных. При чем, решение должно быть универсальным.

Answer 4

[Maximus5]

Это ведь все отностельно. Смотря какая задача стоит. Ведь у верхнего гораздо меньший динамический диапазон, и если его растянуть (например AutoLevels), то моожет получиться такая же фигня, что и на нижнем.

Если прикидывать какие-то общие критерии (они ведь от задачи зависят) то наверное нужно смотреть на гистограмму. Подозреваю, лучше будет тот, у которого она больше похожа на «колокол» и расположена ближе к центру (типа пересвет/недосвет). По идее, чем она ровнее (без «расчесок») тем картинка лучше.

Comments

[esc]

Задача — вычислить более качественную картинку из нескольких вариантов;) Менять ничего не нужно.

По гистограмме неплохой совет, спасибо. Конечно, колокола там нет, но в целом у верхней картинки она выглядит лучше, чем у нижних. Осталость только придумать правила;)

Answer 5

[impass]

погуглите «image quality assessment», если английским владеете

Answer 6

[Akson87]

Вы сначала определите, что вы считаете лучшей картинкой. Люди о качествах картинок на всяких телеках с разных плееров итд итп спорят вечно (а еще аудиофилов можно вспомнить с теплым ламповым звуком:)). Вот когда определите, что такое хорошо, а что такое плохо для данного случая, тогда уже можно думать об алгоритме.

Могу предположить, что если прогнать их через FFT и посмотреть у кого высокочастотная часть меньше, то там будет меньше шумов, хотя там просто все может быть жестко замылено.

Comments

[esc]

Лучше — выше. Если взять оригинал, то лучше будет то, что ближе всего к нему. Но оригинала нет.

Допустим, есть фотка, которая пожата с потерями в jpeg качества 50, 30 и 10. Оригинала фотки нет, но какая версия лучше какой, нужно вычислить.

В примере, как можно догадаться, речь об FullHD версии фильма в качестве эталона и различные камрипы, ts, dvdscr в качестве объектов сравнения. Могу приложить оригинальный скрин (уже нашел, на момент обубликования вопроса небыло).

В преобразования Фурье не силен, но построив гистрограмму, не заметил особой разницы между вторым и третим скрином. У первого гистрограмма вроде как лучше, но у оригинала она еще хуже, чем у самой нижней версии=)

Возможно, действительно придется каким-то образом убирать шум и далее работать с контрастрностью участков в среднем диапазоне гистограммы и количеством цветов в кадре (по идее, в плохом качестве, их будет меньше).

[Akson87]

Тут уже писали выше, что если растянуть динамический диапазон первой картинки, то может получиться еще хуже, чем у второй.
Я бы сказал, что для видео стоило бы сначала проверить, а какая часть картинки вообще есть в кадре. Часто камрипы обрезают картинку серьезно. Потом было бы хорошо найти то видео, где камера стоит ровно. Потом уже пытаться выделять некие регионы на видео и сравнивать их по количеству шумов, если это что-то однотонное, либо по резкозти границ, если они там есть. Таким образом у вас буде несколько метрик для каждого видео, а что важнее — это уже вам решать. Если считать статистику для целого кадра, то вряд ли получится это делать хорошо, разве что искать кадры, где все однотонное и по ним считать шумы.

Answer 7

[Андрей]

Можно еще сделать так — бинаризовать изображение (например по средней яркости) и там где меньше черных точек качество будет выше

Comments

[esc]

Сомнительно. Я попробую, конечно, но мне кажется что количество будет примерно одинаковым. У плохого качества, как правило, контрастность ниже просто. Это если без шумов. А с шумами, скоее всего, вообще рандом будет.

[Андрей]

Дело в том, что в изображении худшего качества больше мелких деталей, которые при бинаризации будут представлять собой черные точки. Я даже, наверное, неправильно выразился — подсчитывать нужно связные области, а не точки. Это будет точнее. Например, что бы избавится от лишних точек перед бинаризацией используют фильтр гаусса. Я собственно исходил из этих соображений

[Андрей]

То есть фильтрованное изображение будет лучшего качества. Как-то так

Answer 8

[Wott]

шумы будут все портить, поэтому сначала надо их убирать
далее сжимать и смотреть процент потерь
качество сьемки можно определить по ширине гистограммы

Answer 9

[Eddy_Em]

Я бы попробовал для начала построить гистограмму HL + LH компонент вейвлет-образов картинок (Хааром, например). Правда, это будет не сильно объективно.
Еще можно сгладить картинки медианой (скажем, 3x3 или 9x9, смотря какого размера исходные изображения) и вычесть из оригиналов. STD остатка вполне может быть верной характеристикой шумов.

Answer 10

[Infthi]

Кстати, мне тут сейчас пришла в голову ещё такая идея. Судя по картинкам, вы качества фильмов же пытаетесь сравнить? :) А в фильмах обычно есть такая штука, как титры — черный экран с высококонтрастными белыми символами. Мне кажется, от сравнение качества скриншотов титров будет куда проще.